本文關(guān)鍵詞：高光譜圖像對(duì)灰葡萄孢霉、匍枝根霉、炭疽菌的生長(zhǎng)擬合及區(qū)分

  更多相關(guān)文章： 腐敗真菌 高光譜圖像 生長(zhǎng)擬合 偏最小二乘法判別分析 區(qū)分

【摘要】：利用高光譜成像系統(tǒng)獲取真菌在馬鈴薯葡萄糖瓊脂板上培養(yǎng)期間的高光譜圖像,采用400~1 000 nm全波段光譜響應(yīng)值,并計(jì)算全波段的平均值、波峰7 16 nm處的光譜值和全波段內(nèi)光譜值第1主成分的得分值,利用這3種參數(shù)計(jì)算方法構(gòu)建真菌生長(zhǎng)模擬模型。結(jié)果表明,3種方法建立的模型測(cè)試集的決定系數(shù)(R2)為0.722 3~0.991 4,均方誤差和均方根誤差分別為2.03×10-4~5.34×10-3、0.011~0.756。建立的生長(zhǎng)模型與傳統(tǒng)菌落計(jì)數(shù)法建立的生長(zhǎng)模型之間的相關(guān)系數(shù)為0.887~0.957。另外,主成分分析和偏最小二乘法判別分析可以區(qū)分3種不同菌種。其中,偏最小二乘法判別分析模型對(duì)培養(yǎng)36 h的3種真菌及對(duì)照組的區(qū)分準(zhǔn)確率為97.5%。高光譜圖像技術(shù)能夠用來(lái)對(duì)真菌生長(zhǎng)進(jìn)行模擬和真菌的種類(lèi)區(qū)分。
【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科技學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 腐敗真菌 高光譜圖像 生長(zhǎng)擬合 偏最小二乘法判別分析 區(qū)分
【基金】：公益性行業(yè)(農(nóng)業(yè))科研專(zhuān)項(xiàng)(201313002-01) “十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015BAD19B03)
【分類(lèi)號(hào)】：S432.44
【正文快照】： 在水果的采后運(yùn)輸及貯藏過(guò)程中由腐敗真菌引起的腐爛會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失,并且會(huì)危害消費(fèi)者的健康。由真菌引起的采后病害主要有:灰霉病、根霉病、炭疽病等�；移咸焰呙鼓軗p傷花和果實(shí),在病害處長(zhǎng)出一層灰色菌斑,在個(gè)別果實(shí)發(fā)病后,會(huì)導(dǎo)致周?chē)暾麑?shí)發(fā)病[1-2]。匍枝根霉能在

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 朱榮光;姚雪東;高廣娣;唐明翔;盧士玲;馬本學(xué);;不同儲(chǔ)存時(shí)間和取樣部位牛肉顏色的高光譜圖像檢測(cè)[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào);2013年07期

2 趙杰文;劉劍華;陳全勝;Saritporn Vittayapadung;;利用高光譜圖像技術(shù)檢測(cè)水果輕微損傷[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào);2008年01期

3 吳瑞梅;吳彥紅;艾施榮;劉木華;趙杰文;嚴(yán)霖元;;茶葉外形品質(zhì)的高光譜圖像量化分析[J];江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2013年02期

4 艾施榮;吳瑞梅;吳彥紅;嚴(yán)霖元;;利用高光譜圖像技術(shù)鑒別廬山云霧茶產(chǎn)地[J];江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2014年02期

5 徐爽;何建國(guó);易東;賀曉光;;基于高光譜圖像技術(shù)的長(zhǎng)棗糖度無(wú)損檢測(cè)[J];食品與機(jī)械;2012年06期

6 劉木華,趙杰文,鄭建鴻,吳瑞梅;農(nóng)畜產(chǎn)品品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)中高光譜圖像技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)展[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào);2005年09期

7 程國(guó)首;郭俊先;肉孜·阿木提;饒秀勤;亢銀霞;石砦;;基于高光譜圖像技術(shù)預(yù)測(cè)蘋(píng)果大小[J];農(nóng)機(jī)化研究;2012年06期

8 蘇文浩;何建國(guó);劉貴珊;王松磊;賀曉光;吳龍國(guó);;近紅外高光譜圖像技術(shù)在馬鈴薯外部缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用[J];食品與機(jī)械;2013年05期

9 陳樹(shù)人;鄒華東;吳瑞梅;閆潤(rùn);毛罕平;;基于高光譜圖像技術(shù)的稻田苗期雜草稻識(shí)別[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào);2013年05期

10 韓小珍;辛世華;王松磊;何建國(guó);;高光譜在農(nóng)產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用展望[J];寧夏工程技術(shù);2013年04期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張兵;王向偉;鄭蘭芬;童慶禧;;高光譜圖像地物分類(lèi)與識(shí)別研究[A];成像光譜技術(shù)與應(yīng)用研討會(huì)論文集[C];2004年

2 高連如;張兵;孫旭;李山山;張文娟;;高光譜數(shù)據(jù)降維與分類(lèi)技術(shù)研究[A];第八屆成像光譜技術(shù)與應(yīng)用研討會(huì)暨交叉學(xué)科論壇文集[C];2010年

3 王成;何偉基;陳錢(qián);;基于波段重組和小波變換的高光譜圖像嵌入式壓縮方法[A];黑龍江、江蘇、山東、河南、江西 五省光學(xué)（激光）聯(lián)合學(xué)術(shù)‘13年會(huì)論文（摘要）集[C];2013年

4 孫蕾;羅建書(shū);;基于分類(lèi)預(yù)測(cè)的高光譜遙感圖像無(wú)損壓縮[A];第一屆建立和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2005）論文集[C];2005年

5 楊勇;劉木華;鄒小蓮;苗蓬勃;趙珍珍;;基于高光譜圖像技術(shù)的獼猴桃硬度品質(zhì)檢測(cè)[A];走中國(guó)特色農(nóng)業(yè)機(jī)械化道路——中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)會(huì)2008年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2008年

6 張曉紅;張立福;王晉年;童慶禧;;HJ-1A衛(wèi)星高光譜遙感圖像質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)[A];第八屆成像光譜技術(shù)與應(yīng)用研討會(huì)暨交叉學(xué)科論壇文集[C];2010年

7 高東生;高連知;;基于獨(dú)立分量分析的高光譜圖像目標(biāo)盲探測(cè)方法研究[A];國(guó)家安全地球物理叢書(shū)（八）——遙感地球物理與國(guó)家安全[C];2012年

8 馮維一;陳錢(qián);何偉基;;基于小波稀疏的高光譜目標(biāo)探測(cè)算法[A];黑龍江、江蘇、山東、河南、江西 五省光學(xué)（激光）聯(lián)合學(xué)術(shù)‘13年會(huì)論文（摘要）集[C];2013年

9 彭妮娜;易維寧;方勇華;;基于核函數(shù)的高光譜圖像信息提取研究[A];光子科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)化——長(zhǎng)三角光子科技創(chuàng)新論壇暨2006年安徽博士科技論壇論文集[C];2006年

10 蒲曉豐;雷武虎;黃濤;王迪;;基于穩(wěn)健背景子空間的高光譜圖像異常檢測(cè)[A];中國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì)2010年光學(xué)大會(huì)論文集[C];2010年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 普晗曄;高光譜遙感圖像的解混理論和方法研究[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

2 王亮亮;非線性流形結(jié)構(gòu)在高光譜圖像異常檢測(cè)中的應(yīng)用研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

3 賀智;改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法及其在高光譜圖像分類(lèi)中的應(yīng)用[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

4 魏然;基于成像機(jī)理分析的高光譜圖像信息恢復(fù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

5 賀霖;高光譜圖像自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2007年

6 周爽;蟻群算法在高光譜圖像降維和分類(lèi)中的應(yīng)用研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

7 陳雨時(shí);基于光譜特性的高光譜圖像壓縮方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年

8 石吉勇;基于高光譜圖像技術(shù)的設(shè)施栽培作物營(yíng)養(yǎng)元素虧缺診斷研究[D];江蘇大學(xué);2012年

9 成寶芝;基于光譜特性的高光譜圖像異常目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2012年

10 肖光潤(rùn);基于函數(shù)型數(shù)據(jù)分析的高光譜圖像分類(lèi)研究[D];華中科技大學(xué);2014年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 豐爍;高光譜圖像波段選取問(wèn)題的改進(jìn)算法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 趙偉彥;果蔬干燥過(guò)程中的品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)研究[D];江南大學(xué);2015年

3 馬亞楠;果蔬中內(nèi)部害蟲(chóng)的高光譜圖像檢測(cè)技術(shù)研究[D];江南大學(xué);2015年

4 劉大洋;基于近紅外光譜和高光譜圖像技術(shù)無(wú)損識(shí)別獼猴桃膨大果[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2015年

5 王坤;高光譜圖像異常目標(biāo)檢測(cè)及光譜成像在偽裝評(píng)估方面的應(yīng)用研究[D];南京理工大學(xué);2015年

6 王啟聰;高光譜圖像分類(lèi)的GPU并行優(yōu)化研究[D];南京理工大學(xué);2015年

7 程凱;無(wú)先驗(yàn)信息的高光譜圖像小目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];蘇州大學(xué);2015年

8 李秩期;基于高光譜及多信息融合的馬鈴薯外部缺陷無(wú)損檢測(cè)研究[D];寧夏大學(xué);2015年

9 王健;基于高光譜圖像的馬鈴薯形狀及重量分類(lèi)識(shí)別建模研究[D];寧夏大學(xué);2015年

10 吳蓓芬;偏振高光譜圖像場(chǎng)景仿真及分類(lèi)方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：1070082